一篇文章告诉你：国产 GPU 背后的技术和商业路线异同
你是否好奇，国产GPU如何从资本狂欢走向刺刀见红的实战？过去两年，叙事已从媒体热搜杀入交易所大厅。主角不再是PPT上的炫酷渲染，而是招股书里冰冷的现金流与研发投入——这条赛道首次被置于公开财务与残酷审视的聚光灯下：
算力从来不是情绪游戏，IPO将技术、供应链、交付周期和生态成熟度全部摊上台面。真正的国产GPU，不仅要跑分，更要跑审计、跑营收、跑出硬核交付能力。
这批企业中，有人全力冲刺，如已递表的沐曦、摩尔线程；有人稳扎稳打，如壁仞、燧原、瀚博、格兰菲。野心与差距并存：有的志在复刻CUDA生态，有的死磕AI推理，有的猛攻工业渲染，有的则在边缘计算暗布奇兵。
并非所有玩家都能笑着走到敲钟时刻。但能战至今日，已证明一个事实：国产GPU不再是“做不做”，而是“谁能扛得住”。未来几年，评判标准将更简单、更残酷。
摩尔线程，国产英伟达？在国产GPU的牌桌上，“第一股”不仅是资本标签，更是技术叙事与战略野心的终极对赌。
在几家跃跃欲试的公司中，摩尔线程冲在最前。10月30日，证监会批准其科创板IPO注册。
摩尔线程成立于2020年，据招股书，拟募资约80亿元，其中近70亿将砸向三大核心：新一代自主可控AI训推一体芯片、图形芯片及AI SoC芯片。
技术上，它推行“全功能GPU”战略，横跨消费显卡、AI训练/推理及高性能计算。创始团队多有英伟达基因，为这盘大棋注入强心剂。
产品上，其已推出四代GPU架构，覆盖AI智算、云计算与个人智算。软件生态“MUSA”亦有实质进展，如SDK 4.0.1已支持x86/ARM架构。硬件层面，有信息显示其MTT S90显卡部分测试可比肩RTX 4060，在《永劫无间》4K下帧率甚至略胜。
然而商业化道阻且长：其营收从2022年约0.46亿激增至2024年约4.38亿，复合增速超200%，但净亏损持续扩大，累计未弥补亏损已达数十亿。
商业路径上，摩尔线程走的是“高举高打＋闪电扩张”的险棋：先重金募资，搭建自主IP与计算平台，再建生态。这非“先做块显卡赚钱”，而是先筑高台、后谈量产。代价是，它必须承受远超同行的资金、时间与生态适配压力。
若能真正将“全功能GPU+生态平台”化为量产现实，它极可能领跑赛道。这场豪赌，确实透出对标英伟达的浓烈火药味。
沐曦股份，国产AMD？沐曦股份2020年9月成立，2025年6月30日递交科创板招股书，拟募资约39.04亿元，主要用于高性能通用GPU、AI推理GPU研发及产业化。2025年10月24日，其IPO申请过会，向上市迈出关键一步。
技术野心清晰：不做单一图形渲染，而要打造通用GPU体系，囊括图形、通用计算与AI训推。招股书称，其已在通用GPU、安全算力、异构计算平台深度布局，能力触及国家AI算力平台、运营商智算中心。部分产品已量产，在手订单达数十亿，为“从研发到量产”提供初步印证。
商业节奏上，沐曦选择“厚积薄发＋高端切入”：募资锁定技术攻坚，市场先攻大规模智算中心、数据中心，而非消费级显卡。凭借上市加速资金与品牌曝光，抢占国产替代高地。
但现实骨感：2022至2024年，营收分别为42.64万元、0.5302亿元、7.43亿元；净亏损却从7.77亿扩至14.09亿，逐年加剧。
总体看，沐曦路线坚定，类似AMD从显卡延伸至通用计算。若能将通用GPU变为可量产、可生态化的产品，必在国产算力底座中占据要津。
当沐曦与摩尔线程争夺“第一股”时，壁仞、燧原、瀚博、格兰菲已选择截然不同的战场。
壁仞科技：不做“桌面显卡热身”的公司壁仞2019年成立于上海，战略明确：聚焦云端训练与推理，无视传统桌面市场。自始即将“训推一体、主攻数据中心”定为生命线。
其首款通用GPU芯片BR100于2022年8月亮相，采用原创架构，国内首批应用Chiplet与2.5D CoWoS封装，支持PCIe 5.0和CXL协议。这些技术组合，正是大模型训练中多卡互联、稳定不掉线的核心门槛。
生态部署上，壁仞先啃硬骨头：驱动、软件栈、框架兼容、集群验证。其壁砺™系列产品支持主流深度学习框架，为AI计算提供高能效比算力。
资本动作亦如长期工程：2024年9月完成A股上市辅导备案，公开融资超50亿元，估值约140-155亿元。同时推进港股上市，志在双平台融资。
燧原2018年成立，路线更极致：只做AI训练加速卡，不碰消费图形。逻辑简单——大模型训练是确定性的未来，全力压注一条线。
技术上，从T10迭代至云燧T20训练卡，专注大模型需求：基于自研邃思2.0架构，优化BF16/INT8算力，配64GB HBM2E显存，单卡支持百亿参数训练，多卡可扩千卡集群，定位“加速器+编译器系统”。下一代推理加速卡（邃思3.0）正推进，适配vLLM、TGI等推理引擎，强攻大模型推理战场。
商业化上，燧原先攻云厂、科研机构集群，强调真实工作负载测试，自研软件栈贴近本土工程需求。风险在于单线押注：训练市场周期波动，需平衡扩品类与现金节奏。
IPO路线稳健：2024年与中金签署协议，估值约160亿，腾讯持股超20%。2025年11月1日重启辅导，辅导机构变更为中信证券。
瀚博的路径更宽、更务实：先在数据中心推理和特定AI加速场景扎根，再向通用性扩展。目标先铺开推理卡矩阵：低功耗、多SKU、适配多行业框架。
其技术语言是“AI加速器+可编程架构+多形态产品”，而非单一GPU叙事。兼容性上优先确保模型部署、资源调度、功耗成本可控，志在成为AI工业应用的一线体系商。挑战在于中型厂商典型难题：软件栈深度与产品线宽度的平衡。
2025年7月启动A股上市辅导，辅导机构为中信证券。在国产算力版图中，瀚博是一种稀缺存在：慢是风险，亦是护城河。
格兰菲：从底层做起格兰菲不走“训练型”或“图形转AI”常规路线，它更像在系统软件与GPU微架构间搭桥的公司。体量小，目标重：在资源受限下将GPU做成能跑OS、桌面、工业应用的计算单元，而非仅在某类模型上亮分的加速器。
优先级与多数同行相反：不从算力曲线出发，而从驱动、显示、多媒体、内核接口等底层切入。先让GPU在真实OS中“活得像设备”，再谈算力扩展。这意味着周期长、节奏慢，但工程密度高，毫无捷径。
产品上避开旗舰，选中规格、多SKU、快验证迭代，靠真实工作负载反推硬件需求。市场策略类似“样机时代的英伟达”：小规模部署，用实战打磨。
转型AI是下一步，但不激进：先夯实地基，再建高楼。2025年2月启动A股辅导备案。格兰菲不会一夜爆红，但一个完整的国产体系中，它不可或缺。
国产GPU上市潮将至，进入二级市场与大规模实战后，考验才真正开始。这场技术与商业的多元博弈，究竟谁能在牌桌上笑到最后？
这场关乎未来的算力战争，你更看好哪条技术路线？分享你的观点，加入深度讨论！
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